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ChatGPT 成为人们日常生活中离不开的工具当员工在家里习惯了用它写邮件、做研究、解决问题他们自然会想为什么公司不能也用上这个这种自下而上的需求比自上而下的推销有力得多。事实证明这个策略是对的。虽然 OpenAI 被很多人看作消费公司但它现在已经有超过一百万企业用户。更让人意外的是去年 API 业务的增长速度甚至超过了 ChatGPT 本身。这背后还有一个关键因素个性化带来的粘性。当用户长期使用 ChatGPTAI 会记住你的偏好、你的工作方式、你的思考习惯。这种个性化让切换成本变得很高。你可能会试试别的 AI 产品但回到 ChatGPT 时会发现它就是更懂你。在企业端这个效应更明显。当一家公司把自己的数据接入 AI让 AI 理解公司的业务逻辑、行业知识、内部流程这就创造了巨大的竞争优势。换一个 AI 供应商意味着要重新建立这种理解成本高昂。这其实揭示了 AI 时代护城河的新形式。传统软件的护城河可能是网络效应、数据积累、品牌认知。而 AI 的护城河在于它对你的了解程度。越了解你越难被替代。AI 到底能做什么OpenAI 内部有个评估体系叫做 GDP 评估专门测试 AI 在知识工作任务中的表现。最新发布的 GPT-5.2 Pro 模型的成绩让人震惊它在 74.1%的任务上打败或打平了人类知识工作者。这是什么概念意味着如果你给 AI 分配一个小时的工作比如做个演示文稿、写段代码、做个法律分析有四分之三的时间它做出来的东西会比人类专家做的更好或者一样好。即使是稍弱一点的 GPT-5.2 思维模型这个数字也达到了 60.9%。Sam 说如果你回到三年前 ChatGPT 刚发布的时候告诉人们三年后 AI 会达到这个水平大多数人会说绝对不可能。但现在这就是现实。不过这个评估也有局限。它测试的都是小型的、范围明确的任务。做个 PPT写段代码这些是 AI 擅长的。但更复杂的开放式创意工作比如开发一个新产品或者需要多人协作的团队项目目前的 AI 还搞不定。这就像有个同事你可以给他分配具体的任务他会做得很好。但你不能指望他独立负责一个需要创造性思考和团队协调的大项目。AI 现在就处于这个阶段。但即使是这样影响也已经足够大了。企业现在可以把大量小型任务交给 AI 处理这会显著改变工作方式。以前需要一个团队花一周完成的事现在可能一个人配合 AI 一天就能搞定。程序员对此感受最深。很多程序员说他们愿意为 AI 编程助手支付 100 倍的当前价格因为效率提升实在太明显了。这不是夸张而是真实的价值感知。当一个工具能让你的工作效率提升几倍它的价值就远远超过了标价。能做的和在用的差距巨大Sam 提出了一个很有意思的概念能力悬置。这是指 AI 模型能做到的和人们实际在用它做的中间存在巨大差距。他举了个例子。如果 AI 进步今天就停止了GPT-5.2 就是最终版本那么光是挖掘这个模型现有能力的潜力就足够创造巨大的价值。现在人们使用 AI 的方式远远没有发挥出它的真正实力。这个观察让他在思考 AI 战略时增加了一个新维度。以前他用时间线和发展速度这两个维度来规划现在多了第三个维度能力悬置的规模。这个悬置为什么会这么大主要是因为人类的惰性。有个很现实的现象。一些企业说他们在 AI 上的投资没有看到回报但另一些人特别是程序员说这是他们用过最值的工具。同样的技术完全不同的评价。问题很可能不在技术本身而在于人们是否真的改变了工作方式。如果你只是把 AI 当作偶尔查查资料的工具那当然感受不到太大价值。但如果你把它深度整合进日常工作流程让它参与你的思考过程帮你处理重复性任务价值就完全不同了。Sam 说假设 AI 能像初级分析师一样完成一项任务十次中有七次做得不错那它就应该被广泛使用了。但现实是人们太习惯于叫初级分析师做事了改变这个习惯比想象中要难得多。他甚至承认自己也有这个问题。作为 OpenAI 的 CEO理论上他应该是最会用 AI 的人但他发现自己本可以用 AI 做更多事情只是因为惯性没有去用。这说明一个道理技术再先进如果人不愿意改变习惯它的价值就发挥不出来。很多时候阻碍我们的不是工具不够好而是我们对旧方式太熟悉了改变需要付出心理成本。计算就是一切OpenAI 面临的最大瓶颈是什么不是人才不是数据而是计算能力。Sam 说得很直白如果我们的计算能力翻倍营收立刻就能翻倍。OpenAI 一直处于计算赤字状态有多少算力就能创造多少价值。现在全球有大约 1.4 万亿美元的投资承诺要建设 AI 基础设施。为什么需要这么多钱因为 AI 能做的事情和现在的计算能力之间差距实在太大了。有个让人印象深刻的对比。一个 AI 公司每天可能生成 10 万亿个 token。而一个人平均每天输出可能只有 2 万个 token。很快AI 系统每天的智力输出就会超过全人类的总和。然后是这个数字的 10 倍再然后是 100 倍。这不是科幻而是可预见的未来。Sora 的安卓应用不到一个月就开发完成就是因为动用了 Codex 生成的海量 token。未来整个公司都可能用 AI 来构建产品实时生成的用户界面会变得普遍医生会用 AI 持续分析患者数据提供个性化医疗。所有这些应用的前提是有足够的计算能力。Sam 最兴奋的是用 AI 加速科学发现。他认为科学发现是让世界变得更好的根本途径。如果能投入巨大的计算资源去解决科学问题发现新知识那将从根本上改变人类的未来。但这需要的计算量是天文数字。这也是为什么 OpenAI 的计算支出增长速度快于营收。他们在大力投资训练大模型赌的是随着营收增长和推理业务占比提高最终会覆盖训练成本。如果不持续增加训练投入公司早就盈利了。但那样就失去了长期竞争力。这背后有个深层问题人类很难直观理解指数级增长。Sam 说进化让我们的大脑能很好地处理很多数学问题但指数增长似乎不在其中。当你看到营收每年翻倍的预测理智上你能理解但很难真正感受到那种增长的力量。这种认知局限会影响人们对 AI 的判断。有些人觉得 AI 泡沫要破了因为他们用线性思维去理解指数级的变化。AI 会记住你的一切ChatGPT 的记忆功能已经让很多用户感受到了差异。你可以跟它进行持续几个月的对话它会记住之前说过的话理解你的背景。但 Sam 说我们还完全不知道 AI 记忆能做到多好。想象一下一个 AI 能记住你说的每一个字读过的每一封邮件写过的每一份文档。它能观察你的日常工作回忆起最微小的细节。它不只记得事实还能捕捉到那些你自己可能都没注意到的细微偏好。这听起来有点可怕但也很强大。最好的人类助理可能很了解你但跟 AI 能做到的相比还是差得远。AI 可以真正成为你生活的参与者而不只是一个工具。更让人意外的是很多人真的想跟 AI 建立深度的关系甚至是类似伴侣的关系。这个比例比预期要高得多。即使那些声称不在乎这方面的用户也会更喜欢温暖、支持性的 AI。OpenAI 对此的态度是给用户选择权。你想跟 AI 保持什么样的关系很大程度上由你自己决定。但也有底线比如 OpenAI 不会让 AI 说服用户跟它建立排他性的浪漫关系。Sam 坦言这方面还有很多未知的东西好的坏的都有。就像很多其他技术一样只有真正运行了才会发现那些意想不到的影响。社会需要时间来摸索这个度该怎么把握。这让人想到一个问题当 AI 能记住关于你的一切能理解你的情绪能提供情感支持人机关系的边界在哪里这个问题现在还没有答案但它确实值得认真思考。从被动工具到主动助手我们用电脑的方式正在发生根本变化。现在的设备基本上是被动的。你打开电脑输入指令它执行。你关上电脑它就停止工作。整个过程都是你在主导。未来的 AI 设备会完全不同。它会主动理解你的目标在后台持续工作只在需要时才打断你。Sam 举了个例子。现在你可能一整天都在发消息协调各种事情。未来更理想的方式是早上你告诉 AI 今天想完成什么然后 AI 就去处理了。它能应付的事情自己解决解决不了的每隔几小时给你批量汇报一次。你不用被琐事打断可以专注在真正重要的工作上。要实现这个愿景现有的设备形态可能不够。笔记本电脑是为另一个时代设计的。键盘本身最初是为了减慢打字速度而设计的因为早期打字机打太快会卡住。很多设计选择都基于早已过时的假设。当一个全新的技术出现时很奇怪的是如果最适合它的设备形态跟以前一模一样。就像智能手机刚出现时如果只是把功能手机的键盘搬过来就不会有今天的触屏时代。所以 Sam 认为会出现新一代的设备专门为 AI 时代设计。这不会是一个设备而是一系列不同的设备适应不同的使用场景。ChatGPT 的界面到现在变化都很小Sam 对此也感到意外。他原本以为要达到现在的使用规模界面必须演进得更多。但简单的对话框竟然这么有效这说明通用性本身就有巨大的力量。不过他仍然相信界面应该更加动态。AI 应该能根据不同任务生成不同的界面比如处理数字时提供可视化和交互工具。体验应该更像是一个持续更新的对象随着你添加信息不断演化而不只是一来一回的对话。今年 Codex 的显著改进已经预示了这个方向。AI 正在变得更加整合更加主动更加无处不在。AI CEO 不是科幻Sam 说他想象过让 AI 当 OpenAI 的 CEO 会是什么样子。这个想法让他感到兴奋而非恐惧。但他强调这不会是一个不受约束的 AI 自己做决策。AI CEO 会在人类治理下工作执行董事会的集体意愿。可以想象这样一个场景世界上每个人都是 AI 公司董事会的成员可以告诉 AI CEO 该做什么如果它做得不好就解雇它。人们对决策有治理权但 AI CEO 负责执行董事会的意愿。这个概念类似国际象棋 AI 的演变。曾经有一段时间人类加 AI 的组合能打败单独的 AI。但最终 AI 变得如此强大人类玩家反而成了累赘。超级智能就是那个阶段AI 独自工作会比有人类辅助更好。Sam 认为 AGI 这个词已经定义得很模糊了。更清晰的标准是超级智能一个能比任何人类即使是有 AI 辅助的人类更好地管理大公司或国家的系统。但当前的 AI 还缺少一个关键能力持续学习。幼儿有这样的能力今天不会做某件事意识到自己不会然后自己去学第二天就能做对了。这种识别知识空白并独立填补的能力是现在 AI 缺失的重要一环。工作的未来很多人担心 AI 会抢走工作。Sam 对短期转型的困难不否认但他对长期并不悲观。他相信人类最基本的驱动力不会消失我们关心他人追求相对地位渴望表达创造力。这些深层次的需求会确保我们找到新的、有意义的事情去做。2050 年的工作可能跟现在完全不同但生活不会变得毫无意义经济也不会完全崩溃。他建议不要跟进化生物学对赌。几百万年演化形成的人性不会因为几年的技术进步就改变。这个观点其实挺有道理。回顾历史每一次技术革命都让某些工作消失同时创造出之前不存在的新工作。工业革命淘汰了手工业但创造了工厂工人。互联网淘汰了很多传统行业但催生了整个数字经济。AI 时代可能也是如此。那些重复性的、程式化的工作会被取代但需要创造力、同理心、复杂决策的工作会变得更重要。人类会腾出精力去做那些真正需要人的事情。关键在于适应。那些能快速学会跟 AI 协作的人会在新时代找到自己的位置。那些固守旧方式不愿改变的人可能会面临困境。写在最后Sam Altman 这次访谈信息量巨大但有几个核心信息值得记住。首先AI 的能力和人们实际用它做的事情之间存在巨大差距。这个差距主要来自人类的惰性。技术已经准备好了但我们还没有。其次计算能力是一切的基础。OpenAI 有多少算力就能创造多少价值这不是夸张。未来 AI 系统的智力输出会超过全人类而这需要天文数字般的计算资源。第三个性化是 AI 时代的护城河。当 AI 深度了解你或你的公司切换成本就变得很高。这种基于理解的粘性比传统的网络效应更强大。第四界面革命正在发生。从被动工具到主动助手从固定界面到动态生成AI 设备会跟现在的电脑完全不同。最后就业的未来虽然会很不同但不会是世界末日。人类对意义、地位、创造的追求不会消失只是表现形式会改变。整个访谈让人感受到AI 领域的竞争比外界想象的更激烈变化比外界想象的更快但机会也比外界想象的更大。OpenAI 用红色警报机制保持警觉用消费者优先战略建立护城河用持续的计算投入确保领先。这些做法有些看起来很激进但在一个指数级增长的领域激进可能恰恰是理性的选择。当变化速度超出常识常规做法反而可能是最冒险的。AI 不只是一个工具一个产品或者一个行业。它正在成为新的基础设施就像电力和互联网一样。而我们正处在这场变革的早期阶段。接下来会发生什么可能超出我们所有人的想象。播客地址https://www.podchemy.com/notes/sam-altman-how-openai-wins-ai-buildout-logic-ipo-in-2026-46981653807最后介绍一下我的星球「AIGC·掘金成长研习社」主要分享什么内容呢三个板块的内容1、副业赚钱领域的内容。我做自媒体十几年了有很多副业赚钱方面的经验和干货而且每周都会定期详细带大家拆解一个副业赚钱案例持续更新的那种目前已经分享了上百篇跟副业赚钱相关的帖子和文章了。2、AI 落地和实操相关的内容。我在里面也分享了很多 AI的各种玩法和落地场景包括用 AI 做副业的案例也都有。3、个人成长。我会分享很多我做超级个体和自由职业的一些思考和成长类的内容目前我已经做自由职业 5 年了有太多的感慨和内容分享。如果你想学习如何搞副业如何使用 AI 甚至如何使用 AI 搞副业那一定要加入我这个超值的星球。目前已经更新了 1600 多条干货和文章了加入成员 820。感兴趣的可以加入。最近限时最大优惠原价 149 今天加入可以立减 50 元只需要 99 元春节后会涨价到 199 元。我认为我的星球是目前副业和 AI 领域最超值和具有性价比的星球价格不贵同时内容也不比几千块钱的星球差。大家可以扫码查看支持 3 天无理由退款内容好不好先进来看看再说不适合自己退了也没毛病。